# 配置文件自动生成
# 模型目录: 100_imgsz768_20251123_212911
# 修改时间: 2025-11-25 10:02:54
MS_CSV={
        'patience':60,
        'batch':   0.98,     # 批次大小
        'hsv_h':   0.1,     # 色彩增强
        'hsv_s':   0.15,     # 色彩增强
        'hsv_v':   0.15,     # 色彩增强
        'degrees': 8,     # 几何变换
        'translate':0.15,     # 几何变换
        'scale':   0.2,     # 几何变换
        'shear':   0.1,     # 几何变换
        'perspective':0.001,     # 几何变换
        'flipud':  0.15,     # 翻转增强
        'fliplr':  0.15,     # 翻转增强
        'mosaic':  0.1,     # 图像裁切
        'mixup':   0.15,     # 图像裁切
        'cutmix':  0.15,     # 图像裁切
        'copy_paste':0.15,     # 图像裁切
        'erasing': 0.15,     # 图像裁切
        'lr0':     1e-3,     # 初始学习率
        'cos_lr':  True,     # 余弦学习率调度

        'warmup_epochs':3,
        'dropout': 0.05,     #  dropout比例
        'weight_decay':0.0005,     # 权重衰减
        'label_smoothing':0.005,     # 标签平滑
    }
# 轻微图像增强，大学习率，快速学习基本特征并拟合，低anti-overfitting

MS_NML={
        'patience':60,
        'batch':   0.98,     # 批次大小
        'hsv_h':   0.2,     # 色彩增强
        'hsv_s':   0.5,     # 色彩增强
        'hsv_v':   0.5,     # 色彩增强
        'degrees': 11,     # 几何变换
        'translate':0.2,     # 几何变换
        'scale':   0.4,     # 几何变换
        'shear':   0.3,     # 几何变换
        'perspective':0.001,     # 几何变换
        'flipud':  0.3,     # 翻转增强
        'fliplr':  0.3,     # 翻转增强
        'mosaic':  0.4,     # 图像裁切
        'mixup':   0.25,     # 图像裁切
        'cutmix':  0.25,     # 图像裁切
        'copy_paste':0.3,     # 图像裁切
        'erasing': 0.3,     # 图像裁切
        'lr0':     3e-4,     # 初始学习率
        'cos_lr':  True,     # 余弦学习率调度

        'warmup_epochs':5,
        'dropout': 0.1,     #  dropout比例
        'weight_decay':0.0008,     # 权重衰减
        'label_smoothing':0.01,     # 标签平滑
    }
# 正常图像增强，小学习率，为下一阶段做准备

MS_AVG={
        'patience':60,
        'batch':   0.98,     # 批次大小
        'hsv_h':   0.5,     # 色彩增强
        'hsv_s':   0.8,     # 色彩增强
        'hsv_v':   0.8,     # 色彩增强
        'degrees': 18,     # 几何变换
        'translate':0.5,     # 几何变换
        'scale':   0.6,     # 几何变换
        'shear':   0.5,     # 几何变换
        'perspective':0.001,     # 几何变换
        'flipud':  0.4,     # 翻转增强
        'fliplr':  0.4,     # 翻转增强
        'mosaic':  1.0,     # 图像裁切
        'mixup':   0.5,     # 图像裁切
        'cutmix':  0.5,     # 图像裁切
        'copy_paste':0.7,     # 图像裁切
        'erasing': 0.5,     # 图像裁切
        'lr0':     3e-4,     # 初始学习率
        'cos_lr':  True,     # 余弦学习率调度

        'warmup_epochs':5,
        'dropout': 0.15,     #  dropout比例
        'weight_decay':0.001,     # 权重衰减
        'label_smoothing':0.03,     # 标签平滑
    }
# 学习最复杂的情况！

MS_END={
        'patience':100,
        'batch':   0.98,     # 批次大小
        'hsv_h':   0.1,     # 色彩增强
        'hsv_s':   0.1,     # 色彩增强
        'hsv_v':   0.1,     # 色彩增强
        'degrees': 3,     # 几何变换
        'translate':0.15,     # 几何变换
        'scale':   0.0,     # 几何变换
        'shear':   0.0,     # 几何变换
        'perspective':0.000,     # 几何变换
        'flipud':  0.00,     # 翻转增强
        'fliplr':  0.00,     # 翻转增强
        'mosaic':  0.5,     # 图像裁切
        'mixup':   0.3,     # 图像裁切
        'cutmix':  0.3,     # 图像裁切
        'copy_paste':0.3,     # 图像裁切
        'erasing': 0.1,     # 图像裁切
        'lr0':     1e-05,     # 初始学习率
        'cos_lr':  True,     # 余弦学习率调度

        'warmup_epochs':5,
        'dropout': 0.17,     #  dropout比例
        'weight_decay':0.003,     # 权重衰减
        'label_smoothing':0.05,     # 标签平滑
    }
# 保留先前的训练成果，收敛到平坦区域;降低训练难度，提高定位精度


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增强策略：精细化数据增强
您的增强配置已经很丰富，但可以更聚焦：
针对小目标：如果您的数据集中存在小目标，可以尝试在增强中增加 “随机粘贴”（如copy_paste），将小目标随机复制到图像中，增加其出现频率和学习难度。
针对过拟合：在训练中期（如MS_AVG阶段），可以适当提升 dropout的比例（如0.3-0.4），以增强模型正则化效果

copy_paste： 这是您的秘密武器！强烈建议在MS_AVG阶段将其概率提升到0.5甚至0.6。​ 它能直接将玩偶实例复制粘贴到图像的不同位置，极大地增加了小目标出现的频率和多样性，效果极佳。

精细化颜色增强：
亮黄色玩偶：对饱和度（hsv_s）和明度（hsv_v）的变化非常敏感。为了避免过增强导致颜色失真，在中期阶段（MS_NML, MS_AVG），可以将hsv_s和hsv_v的上限从0.8/0.7略微下调至0.6/0.6，让模型更稳定地学习黄色特征。
深蓝色（Navy）玩偶：对色调（hsv_h）和明度（hsv_v）的变化敏感。为了避免其融入阴影，可以适当增加hsv_v的增强强度（如从0.5提到0.7），但减少hsv_h的变化（如从0.1降到0.05），防止颜色偏离本色太多。

调整几何增强：
过于剧烈的旋转（degrees: 20）和剪切（shear: 0.3）对于不规则形状可能弊大于利，会导致生成不合理的边界框，增加回归难度。建议在MS_AVG阶段就将degrees降至10-15，shear降至0.15。

    }
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